用于图像表征学习的方法和装置
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119494971A

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202311047397.5

    申请日:2023-08-18

    Abstract: 本发明涉及用于图像表征学习的方法和装置。一种用于图像表征学习的装置,包括:编码器,用于基于网络模型来对多个图像数据集进行编码以针对所述多个图像数据集中的一个图像数据集中的图像数据检索与另一图像数据集中相匹配的图像数据;以及训练器,用于对编码器的网络模型进行训练,以最大化一个图像数据集中的图像数据与另一图像数据集中相匹配的图像数据之间的距离并且最小化一个图像数据集中的图像数据与另一图像数据集中不匹配的图像数据之间的距离,其中,多个图像数据集中相匹配的图像数据所表征的图像是在多个视角下在同一时间获得的。本申请还描述了其他实施例。

    空箱检测方法和装置、存储介质和程序产品

    公开(公告)号:CN119763046A

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202411927290.4

    申请日:2024-12-25

    Abstract: 本公开提供一种空箱检测方法和装置、存储介质和程序产品。空箱检测方法包括:采集申报为空箱的车辆的透视图像;将透视图像进行分割,以得到车辆的车箱图像;在识别出车箱图像中包括待检测物品的情况下,检测待检测物品是否为嫌疑物;在待检测物品不是嫌疑物的情况下,利用机器学习模型识别待检测物品是否为白名单物品;根据机器学习模型的识别结果,输出风险指示信息。

    目标检测中的神经网络模型训练方法及图像识别方法

    公开(公告)号:CN118261221A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202211676553.X

    申请日:2022-12-26

    Abstract: 本发明涉及目标检测中的神经网络模型训练方法及图像识别方法。本发明的神经网络模型训练方法包括:训练数据获取步骤,获取包含样本图像的训练数据;图像特征获取步骤,利用特征提取器获取所述样本图像上预测框的特征表示;有标注样本图像训练步骤,包括第一分类训练步骤、第二分类训练步骤以及回归训练步骤;实例级域分类训练步骤,利用实例级域分类器对所述样本图像的预测框进行分类,获取域分类结果;损失函数计算步骤,根据对有标注样本图像训练的训练结果、实例级域分类训练的训练结果以及预先设定的样本图像的权重,计算所述神经网络模型的损失函数;以及模型优化步骤,基于所述损失函数来优化所述神经网络模型。

    尺度自适应方法和装置、以及图像识别方法和装置

    公开(公告)号:CN118261834A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202211676736.1

    申请日:2022-12-26

    Abstract: 本发明涉及尺度自适应方法和装置、以及图像识别方法和装置。尺度自适应方法包括:采集数据获取步骤,获取已知设备和目标设备对预定对象的采集数据;搜索空间确定步骤,根据采集数据获取尺度缩放因子的搜索空间;校正图像集获取步骤,利用各尺度缩放因子对目标设备采集的验证图像集进行校正而获取多个校正图像集;智能识别步骤,对验证图像集与校正图像集进行识别,获取识别结果;评估步骤,利用识别结果获取针对该校正图像集的评估指标;迭代次数步骤,判断搜索尺度缩放因子的迭代次数是否大于预定次数,当迭代次数不大于预定次数时基于评估指标重新构建搜索空间;尺度缩放因子确定步骤,当迭代次数大于预定次数时根据评估指标确定尺度缩放因子。

    用于辐射扫描图像的处理方法、装置和设备

    公开(公告)号:CN119851087A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411999681.7

    申请日:2024-12-31

    Abstract: 本公开提供了一种用于辐射扫描图像的处理方法,可以应用于辐射扫描图像技术领域。该用于辐射扫描图像的处理方法包括:获取待检查对象的辐射扫描图像;获取针对所述待检查对象预定义的多个属性;利用预先训练的深度学习网络模型和所述多个属性识别所述辐射扫描图像,以获取所述待检查对象的多个属性的描述信息;以及利用大语言模型对所述待检查对象的多个属性的描述信息进行加工,生成针对所述待检查对象的多个属性的连贯描述信息。本公开还提供了一种用于辐射扫描图像的处理方法、装置和设备。

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